library(pacman)
packages =  c("tidyverse", "knitr", "ggplot2", "datasets", "RColorBrewer",'latex2exp')
pacman::p_load(char=packages)

ggplot2. Una gramática para escribir gráficos.

R ofrece una serie de funciones para hacer gráficos en su distribución de base. Sin embargo, estas funciones no son las más utilizadas por los científicos de datos desde que Wickham y Chang, en 2016, implementaron la librería ggplot2. La librería ggplot2 implementa un conjunto de funciones que podíamos denominar una “gramática” para escribir código y generar gráficos en R. Para construir un gráfico con ggplot2 necesitamos un dataset, un conjunto de aesthetics (eje \(x\), eje \(y\), etc.), un elemento geométrico (puntos, líneas, barras, etc.), operaciones estadísticas y otros componentes.

Creando la primera capa de ggplot.

Como hemos dicho anteriormente ggplot2 define una “gramática” para definir gráficos. En primer lugar tenemos que definir qué dataset vamos a utilizar mediante la función ggplot(), y un conjunto de aesthetics mediante la función aes(). En este ejemplo se va a definir el conjunto de datos que vamos a utilizar (mtcars) y vamos a definir un conjunto de aesthetics básico, donde indicaremos qué variable se va a representar en el eje \(x\) (wt) y qué variable en el eje \(y\) (mpg).

p<-ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg))
p

Como puedes observar, a priori no se ve ningún punto ni ninguna línea. Es normal, no hemos especificado el tipo de objeto geométrico que queremos representar.

Gráficos de dispersión con ggplot2

Si queremos representar un gráfico de dispersión tendremos que añadir una capa, a la capa que crea ggplot, indicando que queremos representar puntos. Esto lo haremos mediante la función geom_point().

p1<-p+geom_point()
p1

En un momento determinado puede ser interesante incluir un título en nuestro gráfico, para definir una capa de título lo haremos con la función ggtitle().

p2<-p1+ggtitle("Gráfico de dispersión consumo (mpg) frente a peso (wt)")
p2

Podemos utilizar la función labs() para añadir al gráfico, título, subtítulo, leyendas en los ejes y pie de figura (caption), etc. Por defecto los ejes se etiquetan con los nombres de las variables representadas.

p<-ggplot(data=mtcars, 
          mapping=aes(x = wt, 
                      y = mpg))+
  geom_point()+
  labs(title = "Motor Trend Car Road Tests",
       subtitle = "Relación entre el peso de un vehículo y su consumo",
       x = "Weight (1000 lbs)",
       y = "Miles/(US) gallon",
       caption = "The data was extracted from the 1974 Motor Trend US magazine.")
p

Podemos incluir información de una variable categórica de muchas maneras en un gráfico de dispersión, color, tamaño o forma del punto. Por ejemplo imaginemos que queremos hacer la representación anterior pero haciendo que los puntos tengan diferentes colores dependiendo de la variable vs.

p<-ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=vs))+geom_point()
p

Como puedes observar ggplot ha tratado a la variable vs como una variable continua ya que es de tipo numérico (a pesar de que sólo toma valores 0 y 1), si la convertimos a factor, la cosa será diferente.

mtcars1<-mtcars
mtcars1$vs<-factor(mtcars1$vs,levels=c(0,1),labels=c("Motor en V", "Motor en línea"))
p<-ggplot(mtcars1, aes(x = wt, y = mpg, colour=vs))+geom_point()
p

Además de personalizar ejes y título también podemos cambiar la leyenda de la variable que modifica, en este caso el tipo de motor, asociado al estético colour

p+
  labs(title = "Motor Trend Car Road Tests",
       subtitle = "Relación entre el peso de un vehículo y su consumo",
       x = "Weight (1000 lbs)",
       y = "Miles/(US) gallon",
       caption = "The data was extracted from the 1974 Motor Trend US magazine.",
       colour='Tipo de motor')

Al igual que hemos incluido información de una variable categórica con el color del punto en el gráfico, podemos hacer algo similar con la forma.

p<-ggplot(mtcars1, aes(x = wt, y = mpg, shape=vs))+geom_point()+
  labs(shape='(vs) Tipo de motor')
p

También podemos incluir información de una tercera variable, pero en este caso numérica, a con el tamaño, o la transparencia de los puntos.

p<-ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, size=hp))+geom_point()
p

p+labs(size='(hp) Gross horsepower')

p<-ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, alpha=hp))+geom_point()
p

p+labs(alpha='(hp) Gross horsepower')

En ocasiones es interesante obtener diferentes gráficos de dispersión separados por el valor de una variable. Veamos un ejemplo en el que haremos dos gráficos de dispersión de las variables del ejemplo anterior separados por la variable vs. Para ello utilizaremos la función facet_grid().

p1<-ggplot(mtcars1, aes(x = wt, y = mpg))+geom_point() + facet_grid(.~vs )

p1

p2<-ggplot(mtcars1, aes(x = wt, y = mpg))+geom_point() + facet_grid(vs~. )
p2

Ejercicio 1

  • Carga el fichero weatherAUS.RData utilizando lo aprendido en la práctica 1.
  • Crea un objeto ggplot denominado grafico1 en el que esté definido el conjunto de datos ds alojado en el fichero weatherAUS.RData y un aesthetics en el que en el eje \(x\) esté definida la variable MinTemp y en el eje \(y\) esté definida la variable MaxTemp.
  • Añade una capa que defina el objeto geométrico necesario para construir un gráfico de dispersión de las variables MinTemp y MaxTemp.
  • Genera ahora el mismo gráfico y almacénalo en grafico2 pero define el aesthetics para visualizar las variables MinTemp y MaxTemp en los ejes de la gráfica y la variable categórica RainTomorrow como el color. A partir del objeto grafico2, representa un gráfico de dispersión en el que se muestren los puntos con el color del punto correspondiente a la variable RainTomorrow.
  • Añade a grafico2 una capa para incluir un título con ggtitle() y almacénalo en grafico3.
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio1.pdf.
ggsave('figs/Ejercicio1.pdf')

Ejercicio 2

  • Utilizando ggplot haz un grafico de dispersión en el que representes las variables Temp9am y Pressure9am en los ejes \(x\) e \(y\) respectivamente.
  • Modifica el gráfico anterior para incluir información categórica proporcionada por la variable RainToday con la forma del punto.
  • Modifica el gráfico anterior para incluir información categórica proporcionada por la variable RainToday con el color del punto. ¿Con qué representación (color o forma) se observa mejor la información que introduce la variable RainToday?
  • Añade títulos explicativos al gráfico anterior (debe aparece un título, subtítulo, leyendas e información de las variables representadas en los ejes).
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio2.pdf.
ggsave('figs/Ejercicio2.pdf')

Ejercicio 3

  • Carga el fichero iris.tidy.Rdata utilizando lo aprendido en la práctica 1.
  • Utiliza la función str() para ver qué variables contiene el dataset.
  • Crea un objeto ggplot denominado iris.grafico1 en el que esté definido el conjunto de datos iris.tidy alojado en el fichero iris.tidy.RData y un aesthetics en el que en el eje \(x\) esté definida la variable Species y en el eje \(y\) esté definida la variable Value.
  • Añade una capa que defina el objeto geométrico necesario para construir un gráfico de dispersión de las variables Species y Value.
  • Modifica el aesthetics de iris.grafico1 para visualizar la variable categórica Part y almacénalo en iris.grafico2. A partir del objeto iris.grafico2, representa un gráfico de dispersión en el que se muestren los puntos dados por las variables Species y Value, y el color del punto se corresponda con el valor de la variable Part.
  • Incluye información de la variable Measure haciendo dos gráficos de dispersión (dispuestos en filas) con facet_grid(), como en el apartado de introducción, para los dos valores que toma la variable Measure. Prueba a cambiar la disposición de los gráficos para que sea en columnas ¿Qué disposición, en filas o en columnas, permite comparar mejor los valores de las dos variables?
  • Cambia ahora la capa geom_point() del gráfico anterior por la capa geom_jitter(). ¿Qué diferencia observas?
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio3.pdf.
ggsave('figs/Ejercicio3.pdf') # se almacena el último gráfico generado

Gráficos de línea con ggplot2

ggplot2, como no podía ser de otra manera, incorpora funciones para representar curvas. Vamos a ver algunos ejemplos de cómo representar líneas con ggplot2. En concreto vamos a presentar la función geom_line().

Vamos a generar varios dataframes para ver las posibilidades de esta función.

Dosis.Medicina<-data.frame(Dosis=c("D0.5mg", "D1mg", "D2mg"),
                Efectividad=c(30.2, 80.1, 99.9))
head(Dosis.Medicina)
Dosis.Medicina2 <- data.frame(Complemento=rep(c("Vitamina A", "Vitamina C"), each=3),
                Dosis=rep(c("D0.5mg", "D1mg", "D2mg"),2),
                Efectividad=c(6.8, 15, 33, 4.2, 10, 29.5))
head(Dosis.Medicina2)

Vamos a representar en el eje \(x\) la variable Dosis y en el eje \(y\) la Efectividad del tratamiento. Puedes observar que estamos juntando dos capas, por una parte los puntos en el gráfico (geom_point()) y la línea (geom_line()). La opción group permite que se unan puntos consecutivos, en el gráfico de líneas, cuando las dos variables representadas no son ambas numéricas.

library(ggplot2)
# Gráfico de línea básico
# El aesthetic group=1 es un agrupamiento "tonto" (da igual si se pone otro valor) para evitar el agrupamiento por defecto que sería la variable x (Dosis), al anular el agrupamiento por defecto todos los valores son del mismo grupo y se unen con una línea. Si x fuese numérica lo haría automáticamente.
ggplot(data=Dosis.Medicina, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=1)) +
  geom_line()+
  geom_point()

ggplot(data=Dosis.Medicina, aes(x=Dosis, y=Efectividad)) +
  geom_line()+
  geom_point()

# Podemos definir otro tipo de línea
ggplot(data=Dosis.Medicina, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=1)) +
  geom_line(linetype = "dashed")+
  geom_point()

# O cambiar el color de la línea
ggplot(data=Dosis.Medicina, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=1)) +
  geom_line(color="red")+
  geom_point()

Podemos representar más de un gráfico de línea, con los datos agrupados en base a una tercera variable. Veamos un ejemplo.

# Podemos agrupar los datos en base a una tercera variable
ggplot(data=Dosis.Medicina2, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=Complemento)) +
  geom_line()+
  geom_point()

# O cambiar el tipo de línea y su grosor, y el tamaño de los puntos
ggplot(data=Dosis.Medicina2, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=Complemento)) +
  geom_line(linetype="dashed", color="red", size=1.5)+
  geom_point(color="blue", size=3)

Se puede modificar el tipo de línea, la forma del punto o color dependiendo del grupo que queramos representar. En este caso el tipo de línea o la forma del punto no será un parámetro de geom_line() ya que estas propiedades van asociadas a una variable. Para poder conseguir esto tendremos que definir un nuevo aes() dentro de geom_line() para el tipo de línea y otro en geom_point() para la forma del punto. El parámetro group permite especificar respecto de qué variable se realiza el agrupamiento, sin necesidad de cambiar, por ejemplo, el color o la forma.

# Change line types by groups (supp)
ggplot(data=Dosis.Medicina2, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=Complemento)) +
  geom_line(aes(linetype=Complemento))+
  geom_point()

# Change line types and point shapes
ggplot(data=Dosis.Medicina2, aes(x=Dosis, y=Efectividad, group=Complemento)) +
  geom_line(aes(linetype=Complemento,color=Complemento))+
  geom_point(aes(shape=Complemento,color=Complemento))

Ejercicio 4

  • Carga el fichero Ejercicio4_Data.Rdata. Examina las variables que tiene dicho dataset.
  • Representa un gráfico de puntos, en el que se muestre la fecha en el eje \(x\) y las ventas en el eje \(y\). Queremos que los datos de cada fabricante sean de un color distinto. ¿Es este gráfico válido para evaluar la evolución de las ventas de cada fabricante?
  • Representa un gráfico como el anterior en el que se muestre la línea que une los puntos que antes has representado.
  • Modifica el gráfico anterior para que la tendencia de cada fabricante este trazada con un tipo de línea diferente.
  • Añade el siguiente título al gráfico “Ventas mensuales de diferentes compañías tecnológicas”.
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio4.pdf.

Barras de error con ggplot2

En un gráfico de línea podemos añadir también barras de error. Para ver de lo que estamos hablando cargamos el fichero ExperimentoEjemplo.Rdata. Fíjate en cómo se calculan y añaden las barras de error. Del mismo modo, este ejemplo es interesante para ver otra forma de añadir títulos y etiquetas en los ejes mediante la función labs(). ¿Podemos inferir qué hace el argumento position_dodge(0.05) de la función geom_errorbar()?

load("./data/ExperimentoEjemplo.Rdata")
# Un gráfico simple
# Podemos cambiar los tipos de línea y la forma de los puntos por grupos.
ggplot(df3, aes(x=dose, y=len, shape=supp, linetype=supp))+
  # position_dodge: desplaza la barras de error para facilitar la visualización 
    geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=.1, position=position_dodge(0.05)) +
    geom_line() +
    geom_point()+
    labs(title="Gráfico de la variable len frente a dosis",x="Dosis (mg)", y = "Len")+
    theme_classic()

# Si no nos gustan los colores... los podemos cambiar...
# y añadir barras de error
p <- ggplot(df3, aes(x=dose, y=len, group = supp, color=supp))+
    geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), width=0.1,
    position=position_dodge(0.05)) +
    geom_line(aes(linetype=supp)) +
    geom_point(aes(shape=supp))+
    labs(title="Gráfico de la variable len frente a dosis",x="Dosis (mg)", y = "Len") +
    theme_classic()
p + theme_classic() + scale_color_brewer(palette="Blues")

p

Ejercicio 5

Añadir barras de error a un gráfico de línea.

  • Carga el fichero Experimento.Rdata. Examina las variables que tiene dicho dataset.
  • Representa un gráfico de puntos, en el que se muestre la Dosis en el eje \(x\) y la Altura en el eje \(y\). Queremos que los datos de cada Complemento se representen en una línea diferente con diferentes trazos. Hazlo incluyendo las opciones de tipo de línea y forma del punto dentro del aes() de la capa ggplot.
  • Crea otro gráfico añadiendo al gráfico anterior barras de error en cada punto. El error viene dado por la variable Error_Altura.
  • Crea otro gráfico, como el anterior (idéntico), pero en este caso no puedes incluir el tipo de línea y el tipo de punto en aes() de la capa ggplot. Además queremos que la paleta de colores sea en tonos de rojos (scale_color_brewer).
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio5.pdf.

Ejercicio 6

El fichero iceRiver.RData contiene información del caudal de dos ríos islandeses medidos a diarios durante 3 años. Puedes obtener información detallada de las variables usando > ?tseries::ice.river

  • Representa el caudal de ambos ríos a lo largo del período considerado coloreando una serie (flow.vat) en color rojo y la otra en color azul.
  • Utiliza la función labs para enriquecer el gráfico.
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio5.pdf.

Gráficos boxplot con ggplot2

En esta sección vamos a utilizar ggplot2 para representar distribuciones de datos. Para ello vamos a ver cómo representar gráficos de tipo boxplot. La función geom_boxplot() y geom_violin() permiten obtener gráficos de tipo de boxplot. La forma de definir los aes() es muy similar a como lo hacíamos con otras funciones “geom” que ya hemos utilizado.

Ejercicio 7

  • Carga el fichero weatherAUS_distributions.RData.
  • Crea un gráfico en el que estén los boxplots de la variable MinTemp para cada uno de los años presentes en la variable Year del dataset.
  • Crea un gráfico en el que estén los gráficos de violín de la variable MaxTemp para cada uno de los años presentes en la variable Year del dataset. Añade en el mismo gráfico una capa de etiquetas de título (Distribución de temperaturas máximas por año), eje \(x\) (Año) y eje \(y\) (Temperatura (ºC)). Colorea el interior de los violines según la la variable Year.
  • En el gráfico anterior elimina la leyenda y coloca los años en el eje \(x\) a 45 grados de inclinación. Busca información sobre cómo hacer esto.
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio7.pdf.

Histogramas con ggplot2

Como no podía ser de otra manera, ggplot2() permite obtener histogramas para representar una distribución de datos, para ello utilizaremos la función geom_histogram(). Veamos algunos ejemplos con un dataset contenido en el fichero dataset_hist1.Rdata para que comprendas cómo utilizar esta función.

Veamos en primer lugar cómo hacer un histograma básico de la variable AGE. Podrás observar que la nomenclatura es muy intuitiva con todo lo que has ido viendo hasta el momento.

load("./data/dataset_hist1.Rdata")
#Histograma básico.
ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) + geom_histogram()

Podemos ajustar el rango de representación del histograma y el ancho de los bins.

# Podemos ajustar el rango de representación del histograma y el tamaño de los bins
ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) + geom_histogram(breaks=seq(20, 50, by=2))

Si queremos ajustar el color del contorno, el relleno y el grado de transparencia, no es un problema para ggplot2.

ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) +
  geom_histogram(breaks=seq(20, 50, by=2),
                 col="blue",
                 fill="red",
                 alpha = .4) +
  labs(title="Histograma de la variable Edad", x="Edad", y="Frecuencia")

Si queremos que el color de las barras informe sobre la altura de las mismas para enfatizar la información proporcionada por el histograma podemos hacerlo con la ayuda de la función scale_fill_gradient().

ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) +
  geom_histogram(breaks=seq(20, 50, by=2),
                 col="black",
                 aes(fill=after_stat(count))) +
  scale_fill_gradient(low="blue", high="red")

Podemos añadir la curva con la estimación de la distribución de datos con geom_density Pero, ¿Se observa la función de densidad ? Observa la escala Y

ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) +
  geom_histogram(
                 breaks=seq(18, 54, by = 2),
                 col="blue",
                 fill="red",
                 alpha=.2) +
  geom_density(col="black") +
  labs(title="Histograma de la variable Edad", x="Edad", y="Frecuencia")

Para que ver el histograma y la función de densidad hemos usado la versión normalizada y =after_stat(density). Variable calculada a realizar el histograma.

geom_histogram() uses the same aesthetics as geom_bar(); geom_freqpoly() uses the same aesthetics as geom_line().

Computed variables
These are calculated by the 'stat' part of layers and can be accessed with delayed evaluation.

after_stat(count)
number of points in bin.

after_stat(density)
density of points in bin, scaled to integrate to 1.

after_stat(ncount)
count, scaled to a maximum of 1.

after_stat(ndensity)
density, scaled to a maximum of 1.

after_stat(width)
widths of bins.
ggplot(data=dataset_hist1, aes(x=AGE)) +
  geom_histogram(aes(y =after_stat(density)),  #OJO USA UNA VARIABLE CALCULADA
                 breaks=seq(18, 54, by = 2),
                 col="blue",
                 fill="red",
                 alpha=.2) +
  geom_density(col="black") +
  labs(title="Histograma de la variable Edad", x="Edad", y="Frecuencia")

Ejercicio 8

  • Descarga de la url “http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt” el dataset de Datacamp que utilizarás para este ejercicio y cárgalo en un datafrae .
  • Representa el histograma de la variable HEIGHT del dataframe cargado del fichero anterior.
  • Añade título (“Histograma de la variable Altura”), una etiqueta en el eje \(x\) (“Altura (cm)”) y una etiqueta en el eje \(y\) (“Frecuencia”).
  • Ajusta el rango de representación entre 155 y 195, además fuerza que el histograma tenga 20 bins.(usa parámetro breaks)
  • Haz que las barras del histograma sean de color azul con una grado de transparencia del 50% y el contorno de color rojo.
  • Añade la curva de distribución estimada de color verde.
  • Representa el mismo histograma del apartado anterior para cada valor de la variable MORT, recuerda utilizar la función facet_grid().
  • Almacena en formato pdf el gráfico resultante en un fichero denominado Ejercicio8.pdf.
#

Gráficos de barras con ggplot2

En esta sección vamos a utilizar ggplot2 para representar gráficos de barras. Para ello vamos a utilizar la función geom_bar(). La forma de definir los aes() es muy similar a como lo hacíamos con otras funciones “geom” que ya hemos utilizado, no obstante existen pequeñas diferencias que vamos a tratar de plasmar con varios ejemplos. Empezaremos cargando el fichero weatherAUS_distributions.RData.

En primer lugar vamos a presentar un uso de geom_bar() para obtener la frecuencia de los diferentes valores que presenta una variable categórica. En este caso vamos a visualizar la frecuencia de los diferentes valores que toma la variable WinDir9pm.

load("./data/weatherAUS_distributions.RData")
ggplot(data=ds,aes(x=WindDir9am)) + geom_bar()

Podemos incluir más información en este tipo de gráficos. Imaginemos que queremos obtener el mismo gráfico de barras pero para dos grupos de datos proporcionados por la variable RainToday.

Cuando en una misma posición (position) debemos mostrar información diferente, se pueden realizar varios tipos de representación, por ejemplo apilada (stacked) como se indica en la siguiente figura. Esta es la opción por defecto.

ggplot(data=ds,aes(x=WindDir9am, fill=RainToday)) + geom_bar()

La filosofía de capas permite que estas puedan ser utilizadas en diferentes tipos de gráficos. ¿Recuerdas el ejercicio donde pediamos girar a 45 grados las etiquetas de un gráfico de boxplot? Como puedes imaginar esa capa será igual para un gráfico de barras …

ggplot(data=ds,aes(x=WindDir9am, fill=RainToday)) + geom_bar()+
  theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))

Las opciones para enriquecer los gráficos con ggplot2 son muy amplias, poco a poco, usando esta librería para hacer gráficos te irás familiarizando con ellas.

library('RColorBrewer')
blues2 <- brewer.pal(4, "Paired")[1:2]

ggplot(data=ds, aes(x=WindDir9am, fill=RainToday)) + geom_bar() +
  scale_fill_manual(values=blues2,labels = c("No Lluvia", "Lluvia")) +
  theme(legend.position = c(.92, .87),
        legend.title=element_text(colour="black"),
        legend.text=element_text(colour="red"),
        legend.background = element_rect(fill="transparent")) +
  labs(title = "Pronóstico de lluvia por dirección del viento a las 9am",
     subtitle = "Observaciones obtenidas de todas las estaciones del país",
     caption  = "Fuente: Departamento Australiano de meteorología",
     x        = "Dirección del viento a las 9am",
     y        = "Número de días",
     fill     = "RainToday")

Igual no lo has percibido, pero la función geom_bar() de manera implícita, hace cálculos a partir de los datos para construir la representación. Por ejemplo, en los gráficos anteriores se ha calculado las frecuencias (cuentas) de cada valor de la dirección del viento. Estos cálculos se explicitan a través del argumento stats de las funciones geom. En los casos anteriores la opción por defecto es stat="count" que calcula frecuencias. Si el recuento ya está hecho y disponemos del número de repeticiones de cada categoría usaremos geom_col, o bien, geom_bar(stat=‘identity’).

Vamos a ver un ejemplo de uso de otro valor del argumento stat . Queremos representar el valor medio de la variable Temp9am en función de la variable Location. La variable Temp9am es numérica (no categórica) y no tendría demasiado sentido utilizar el stat="count".

ggplot(data=ds,aes(Location, Temp9am, fill=Location)) +
  geom_bar(stat="summary", fun="mean")

No se ven bien los valores de \(x\) en el gráfico… Quitamos la leyenda y giramos las etiquetas de \(x\) a 90 grados.

ggplot(data=ds,aes(Location, Temp9am, fill=Location)) + #Muy colorido pero fill=Location es poco útil
  geom_bar(stat="summary", fun="mean") + 
  theme(legend.position="none") +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90)) # probar la opción element_text(angle=90,hjust=1)

Podemos mostrar la gráfica ordenando las ciudades (Location) según el valor medio (mean) de la temperatura (Temp9am) en orden decreciente, usando la función reorder.
Observa los otros elementos del gráfico y su efecto en el resultado.

#reorder: reordena el factor(Location) segun el resultado de aplicar FUN a Temp9a
ggplot(data=ds,aes(x=reorder(Location,Temp9am,FUN=mean,decreasing=TRUE), y=Temp9am)) +
  geom_bar(stat="summary", fun="mean",color='black',alpha=0.5) + 
  geom_hline(yintercept = mean(ds$Temp9am),color='red')+
  #annotate permite añadir etiquetas fijas y puntuales en la coordenadas especificadas de un gráfico. En este caso x='Ballarat' es un valor de Location
  annotate("text", x='Ballarat', y=2+mean(ds$Temp9am), label=paste0('Tª media:',paste0(as.character(round(mean(ds$Temp9am),digits = 2))),'°C'))+
  theme(legend.position="none") +
  theme(axis.text.x=element_text(angle=90))+
  labs(x='Location')+
  scale_y_continuous(breaks = seq(0,30,by=3),labels = paste0(seq(0,30,by=3),'°'))